人工智能与人工阅片不同联合方法在肺结节CT筛查中的比较

摘要：

目的 探讨人工智能(AI)与人工阅片不同联合方法对胸部CT阅片时间及肺结节检出效能的影响.方法 纳入肺结节CT筛查患者200例,共包含1836个肺结节,分别使用共同阅片(CR)(阅片时AI结果同时显示)、第2阅片(SR)(不知道AI结果的情况下先阅片)及人工双阅(DR)(住院医师阅片,主治医师审核)3种方法阅片,记录每例阅片时间、检出肺结节及其特征.以2名副主任医师一致意见为参考标准,分别计算出3种方法阅片时间、肺结节检出的敏感性、阳性预测值及假阳性率,阅片时间两两比较采用q检验,肺结节检出敏感性、阳性预测值及特征两两比较采用χ2检验,假阳性率采用配对t检验.结果 CR法平均每例阅片时间(184.45 s±91.21 s)明显短于SR法(345.72 s±130.71 s)(P<0.05)和DR法(522.88 s±130.08 s)(P<0.05).CR法的肺结节检出敏感性(95.48％)明显高于DR法(82.41％)(P<0.05),与SR法(96.57％)之间差异无统计学意义(P>0.05).CR法的肺结节阳性预测值和假阳性率(97.61％,0.22/CT)与SR法(97.74％,0.21/CT)、DR法(97.68％,0.18/CT),之间差异无统计学意义(P>0.05).结论 在肺结节CT筛查中,使用AI共同阅片法,节省了人力和时间成本,相对于DR法又提高了肺结节检出的敏感性,便于临床推广使用.

关键词：人工智能、联合方法、肺结节、肺癌

所属期刊栏目：36

分类号：TP18;R563;R734.2(自动化基础理论)

资助基金：陕西省重点研发计划项目2017SF-023

在线出版日期：2020-08-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1317-1321